使用gs-quant进行金融策略回测的完整指南

前言

在金融量化领域，策略回测是验证投资想法有效性的关键步骤。本文将详细介绍如何使用gs-quant项目中的回测框架来构建和测试一个波动率卖出策略。这个框架提供了一种直观、跨资产且与工具无关的语言来描述回测，非常适合量化分析师和交易员使用。

准备工作

在开始之前，我们需要初始化GsSession会话并设置相关权限。外部用户需要提供自己的客户端ID和密钥。

from gs_quant.session import GsSession
GsSession.use(client_id=None, client_secret=None, scopes=('run_analytics',))

回测框架核心组件

gs-quant的回测框架由五个主要组件构成：

1. 触发器(Trigger)：定义何时执行操作的条件
2. 操作(Action)：定义触发时要执行的具体交易动作
3. 策略(Strategy)：组合初始头寸和触发器
4. 计算引擎(Calculation Engine)：执行实际计算的底层引擎
5. 回测(Backtest)：最终运行和结果分析

构建波动率卖出策略示例

我们将构建一个简单的波动率卖出策略：每天卖出1个月到期的10年期USD跨式期权(straddle)。

1. 定义触发器

首先，我们需要定义一个周期性触发器，它将在每个交易日触发我们的交易操作。

from gs_quant.backtests.triggers import PeriodicTrigger, PeriodicTriggerRequirements
from datetime import date

start_date, end_date = date(2020, 1, 1), date(2020, 12, 1)
trig_req = PeriodicTriggerRequirements(start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='1b')

这里我们设置了从2020年1月1日到12月1日，每个交易日('1b')触发一次。

2. 定义操作

接下来，我们定义当触发器被触发时要执行的操作 - 添加一个跨式期权交易。

from gs_quant.backtests.actions import AddTradeAction
from gs_quant.common import PayReceive, Currency
from gs_quant.instrument import IRSwaption

# 创建跨式期权(卖出方向)
straddle = IRSwaption(
    PayReceive.Straddle, '10y', Currency.USD, expiration_date='1m', notional_amount=1e8, buy_sell='Sell'
)

# 定义添加交易的操作，持有至到期
action = AddTradeAction(straddle, 'expiration_date')

# 组合触发条件和操作
trigger = PeriodicTrigger(trig_req, action)

3. 构建策略

现在我们将这些组件组合成一个完整的策略。在这个例子中，我们没有初始头寸。

from gs_quant.backtests.strategy import Strategy

strategy = Strategy(None, trigger)

4. 选择计算引擎

不同的计算引擎针对不同类型的回测进行了优化。我们可以检查哪些引擎支持我们的策略：

strategy.get_available_engines()

或者检查特定引擎是否支持：

from gs_quant.backtests.generic_engine import GenericEngine

ge = GenericEngine()
ge.supports_strategy(strategy)

对于大多数用例，GenericEngine是一个不错的选择，它使用gs-quant的风险API进行计算。

5. 运行回测

最后，我们运行回测并指定计算频率：

backtest = ge.run_backtest(strategy, start=start_date, end=end_date, frequency='1b', show_progress=True)
backtest

分析回测结果

回测完成后，我们可以通过多种方式分析结果：

1. 查看交易流水账：

backtest.trade_ledger()

2. 查看结果摘要(默认包含价格和累计现金流)：

backtest.result_summary

3. 可视化市值变化：

import pandas as pd
from gs_quant.risk import Price

pd.DataFrame({'Generic backtester': backtest.result_summary[Price]}).plot(figsize=(10, 6), title='Mark to market')

4. 可视化策略表现：

pd.DataFrame({'Generic backtester': backtest.result_summary['Cumulative Cash'] + backtest.result_summary[Price]}).plot(
    figsize=(10, 6), title='Performance'
)

高级功能

除了基本功能外，gs-quant的回测框架还支持：

• 多种触发器类型：市场数据触发、策略风险触发等
• 复杂操作组合：可以同时定义多个操作
• 风险监控：可以在回测过程中计算各种风险指标
• 自定义计算频率：从每日到每分钟不等

结语

gs-quant的回测框架为量化分析师提供了一个强大而灵活的工具，可以快速构建和测试各种交易策略。通过本教程，我们展示了如何构建一个简单的波动率卖出策略，但框架的能力远不止于此。用户可以根据需要组合不同的触发器和操作，创建更复杂的策略。

对于更高级的用法或框架扩展建议，可以联系开发团队获取支持。